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title: "2025 年度工作总结"
description: "2025 年度个人工作总结，记录在 AI 辅助开发、技术架构优化、以及个人成长与反思等方面的关键成果与未来规划"
canonical_url: "https://mhaibaraai.cn/docs/work-summary/2025"
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# 2025 年度工作总结

> 2025 年度个人工作总结，记录在 AI 辅助开发、技术架构优化、以及个人成长与反思等方面的关键成果与未来规划

## 一、核心工作成果

**AI 大模型应用开发**

- 完成 AI 辅助开发工具链建设，包括自定义 Claude Code 命令、Git 工作流自动化，解决了团队在权限管理和 markdown 语法冲突的实际问题

  - [GitLab CI/CD 完全指南](http://wiki.zjsophon.com/pages/viewpage.action?pageId=78908948)
  - [自定义 Github Copilot 聊天响应](http://wiki.zjsophon.com/pages/viewpage.action?pageId=78907798)
  - [在 VScode 使用 Gitlens 生成提交信息](http://wiki.zjsophon.com/pages/viewpage.action?pageId=78907245)
- 重构前端项目架构（skzz/前端框架），提升了开发体验

  - [`zz-platform-template` 的 ESLint 配置](http://wiki.zjsophon.com/pages/viewpage.action?pageId=41553966)
- AI 智能体的简单实现：（参见 “AI 造价“ 中 ”风口智能体“）

**技术架构优化（空余时间完成）**

- 学习完成服务器基础设施配置（SSL 证书、Docker 部署、数据库集群）等
- 在域名中通过配置 DNS 和 SSL 证书实现安全访问
- 学习 Nuxt 框架项目，搭建部署了 [**@movk/nuxt-docs**](https://docs.mhaibaraai.cn/) 等项目
- 研究实现了在项目中提供基于 MCP 工具的 AI 聊天界面的模块（后续可以应用到实际开发项目中，节省开发查询时间）

## 二、个人成长与反思

**做得好的方面**

- **技术应用**：使用了不同的 AI 模型辅助完成了多个项目的开发工作（Claude Code 和 GitHub Copilot 等）
- **系统性思维**：不只关注功能实现，开始主动思考架构设计、工具链建设、团队效率提升，建立了开发规范
- **问题解决能力**：面对新技术栈遇到的问题（如 Tailwind v4 兼容、项目环境的部署配置），能够独立排查并形成解决方案

**不足与改进**

- **技术广度有限**：AI 模型应用较多，但对底层算法和原理理解不够深入。**改进计划**：学习深度学习的基础知识，阅读相关论文
- **项目开发管理经验欠缺**：缺乏大型项目的管理经验，导致在时间管理和任务分配上存在不足。**改进计划**：参与更多团队项目，学习项目管理方法

## 三、2026 年度规划

**AI 技术深化**

- **理论基础补齐**：完成深度学习，能独立评估 AI 方案可行性
- **工程能力提升**：基于现有 MCP 模块，实现项目级 AI 助手（代码审查、文档生成、接口用例生成），在 2-3 个项目中落地验证
- **模型应用拓展**：探索多模态模型（图像识别、语音处理）在业务场景中的应用

**技术突破**

- **架构能力**：系统学习微前端和组件库设计
- **技术栈扩展**：深入学习服务端渲染优化，提升全栈能力

**项目管理能力**

- **方法论学习**：建立需求管理、迭代规划的标准流程
- **团队协作**：实践项目管理方法，积累沟通协调经验

## 四、全年总结

2025 年是技术转型的关键一年，从传统前端开发转向 AI 驱动的全栈开发，既有突破也有不足。核心收获是**建立了技术体系思维**，不再局限于单点技术，而是从工具链、架构、效率的全局视角思考问题。

未来方向更清晰：**深耕 AI 工程化方向**，将 AI 能力深度融入开发流程和业务场景，同时补齐前端架构和性能优化的短板，争取在 2026 年成为团队的技术骨干和方案设计者。


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